算力争夺战正从“买芯片”升级到“买整厂”，而AI智能体则开始成群结队地进入真实生产线。从英伟达、谷歌到腾讯、蔚来，所有人都在抢同一个答案：谁能更快把AI规模化落地。
黄仁勋发布AI“预制工厂”DSX POD，14天即可部署投产。 在GTC柏林站上，黄仁勋把数据中心做成了标准化“预制件”，最快14天交付投产，计划2027年初全球交付。AI基础设施的建造逻辑，正在被彻底改写成“像搭积木一样建算力工厂”。原文链接
谷歌CEO皮查伊：牺牲云业务短期收入押注前沿AI，2027年算力都难以锁定。 连手握自研TPU的谷歌都在“勒紧裤腰带”抢算力，并公开预警2027年算力供应的不确定性。头部厂商的表态，等于给全行业的算力焦虑盖了章。原文链接
OpenAI联手PerturbAI，让近2000个AI智能体一起搞科研加速新药研发。 单个智能体 answering 问题已经不够看了，智能体集群协作正在从demo走向真实的药物发现流程。“AI科学家”第一次以军团规模上岗。原文链接
英伟达DGX Spark支持8台集群，统一内存最高可达1TB。 128GB版本组网后统一内存上限达1TB，RTX PRO 6000 Blackwell相关任务提速40%。桌面级设备的集群化，意味着小团队也能在工位旁拼出接近数据中心的算力。原文链接
腾讯内测AI互动社区“懂了鸭”：一句话生成可玩的动态课件与3D演示。 AI生成内容正在从图文、视频走向可交互的3D形态，知识传播的方式可能被重新定义。教育演示类应用，或许是大模型落地下一个爆发的场景。原文链接
英伟达联合思灵推出人形机器人参考平台Agile ONE SN，2027年初上市。 继算力、模型之后，英伟达把标准化平台打法复制到了具身智能领域。给机器人厂商提供“参考答案”，本质是在抢下一代硬件生态的地基。原文链接
黄仁勋GTC柏林反驳“AI终结软件论”：工具公司将迎来更多使用者。 面对开发者群体的普遍焦虑，黄仁勋给出的判断是软件行业不会被AI终结，反而会因门槛降低而扩容。这场辩论的答案，将决定数百万程序员的职业走向。原文链接
李斌：蔚来世界模型+闭环强化学习智驾系统，已部署超95万辆车。 基于世界模型架构加闭环强化学习的辅助驾驶系统，正在蔚来95万辆智能电动车队上大规模运行。世界模型路线不再停留在发布会PPT，而是跑在了真实道路上。原文链接
当算力可以像集装箱一样整厂预订、智能体像员工一样成建制上岗，AI竞赛的下半场拼的已不是单点技术，而是交付速度和规模化能力。
